LLMOps

AI(企業向け)

ローカルLLM×「本番運用Observability」設計ガイド【2026年版】——Ollama+OpenLLMetry・Langfuse・PrometheusでローカルLLMの応答品質ドリフト・推論レイテンシ・GPU利用率・幻覚率を可視化し、PoC卒業後の「壊れかけ」を検知する監視基盤

「PoCではちゃんと動いていたのに、本番運用に入って3か月、なんだか回答が変なときがある」——ローカルLLMを社内で運用し始めた企業から、こんな相談が増えています。 クラウドのChatGPTやClaudeなら「ベンダーが品質を保って...
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ローカルLLM×「本番運用Observability」設計ガイド【2026年版】——Ollama+OpenLLMetry・Langfuse・PrometheusでローカルLLMの応答品質ドリフト・推論レイテンシ・GPU利用率・幻覚率を可視化し、PoC卒業後の「壊れかけ」を検知する監視基盤

ローカルLLM(Ollama、LM Studio、vLLM等)を社内導入したものの、PoCで動作確認をした後は「とりあえず動いている」状態のまま放置されているケースが急増しています。実はここに大きな落とし穴があります。 クラウドAP...
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AIエージェントの「コスト可視化ダッシュボード」構築ガイド【2026年版】——トークン消費・API呼び出し・モデル別コストをリアルタイムで経営に報告する方法

はじめに——「AIエージェントの請求書、誰が説明できますか?」 社内で複数のAIエージェントが並行稼働するようになった2026年。営業支援エージェント、カスタマーサポートエージェント、コード生成エージェント、ドキュメント分析エージェ...
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AIエージェントのコスト爆発を防ぐ「トークン節約設計」実践ガイド【2026年版】|プロンプトキャッシュ・モデルルーティング・チャンキング最適化で90%削減する方法

はじめに——「AIエージェント、思ったより高くないですか?」 AIエージェントの導入が加速しています。ガートナーの予測では、2026年末までに40%のエンタープライズアプリがAIエージェントを搭載するとされています。しかし、実際に導...
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LLMOps実践ガイド【2026年版】——プロンプトのバージョン管理・A/Bテスト・本番監視・モデル移行を体系化する

LLMOps実践ガイド【2026年版】——プロンプトのバージョン管理・A/Bテスト・本番監視・モデル移行を体系化する はじめに——「動くAIを作った」その先の課題 LLMOpsとは何か——MLOpsとの違い MLO...
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AIエージェント運用・監視・ガバナンスガイド【2026年版】|「作ったあと」のログ監視・異常検知・コスト管理・権限設計

「AIエージェントを構築した。動いている。でも、中で何が起きているかわからない」——これが2026年現在、AIエージェントを導入した多くの企業が直面するリアルな悩みです。 Dify・n8n・CrewAIなどのツールが普及し、AIエー...
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